打乱/跳过Transformer层会怎样？最新研究揭开其信息流动机制，一口气解答8大问题
打乱/跳过Transformer层会怎样？最新研究揭开其信息流动机制，一口气解答8大问题Transformer中的信息流动机制，被最新研究揭开了：
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10587 点击 2024-07-25 22:24
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Transformer中的信息流动机制，被最新研究揭开了：
谷歌研究人员对200篇关于生成式AI滥用的新闻报道进行了研究，发现生成式AI造成的虚假信息正在互联网上泛滥成灾。但最讽刺的是，谷歌正是这些虚假信息的重要制造商之一。
就在去年，由斯坦福大学和谷歌的研究团队开发的“AI小镇”一举引爆了人工智能社区，成为各大媒体争相报道的热点。他们让多个基于大语言模型（LLMs）的智能体扮演不同的身份和角色在虚拟小镇上工作和生活，将《西部世界》中的科幻场景照进了现实中。
AI发展到一定程度后现有的经济结构和分工体系必然崩掉，而崩溃的过程和重建的过程也注定同时发生。而所有这些的结果取决于AI与人的中线。
AI面部识别，已经完全融于所有人的日常生活中。不过，来自斯坦福的一项研究中发现，AI竟可以从毫无表情的面部中，识别出一个人的政治倾向，而且准确率惊人。
陶芳波博士，心识宇宙创始人兼 CEO，毕业于清华大学和 UIUC，并先后在美国微软研究院、Facebook 研究院工作，后归国成立阿里达摩院神经符号实验室从事 AI 研发工作，随后在 2022 年初开始 AI 创业，获红杉、线性、Square Peg 等近亿元融资。
近日，MIT CSAIL 的一个研究团队（一作为 MIT 在读博士陈博远）成功地将全序列扩散模型与下一 token 模型的强大能力统合到了一起，提出了一种训练和采样范式：Diffusion Forcing（DF）。
随着人工智能技术的快速发展，能够处理多种模态信息的多模态大模型（LMMs）逐渐成为研究的热点。通过整合不同模态的信息，LMMs 展现出一定的推理和理解能力，在诸如视觉问答、图像生成、跨模态检索等任务中表现出色。
当今的LLM已经号称能够支持百万级别的上下文长度，这对于模型的能力来说，意义重大。但近日的两项独立研究表明，它们可能只是在吹牛，LLM实际上并不能理解这么长的内容。
针对视觉-语言预训练（Vision-Language Pretraining, VLP）模型的对抗攻击，现有的研究往往仅关注对抗轨迹中对抗样本周围的多样性，但这些对抗样本高度依赖于代理模型生成，存在代理模型过拟合的风险。